pytorch 损失函数（nn.BCELoss 和 nn.CrossEntropyLoss）（思考多标签分类问题）
如下： 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数 输入维度（batch_size, feature_dim） 输出维 ...
原文：Pytorch-区分nn.BCELoss()、nn.BCEWithLogitsLoss()和nn.CrossEntropyLoss() 的用法
详细理论部分可参考https: www.cnblogs.com wanghui garcia p .html BCELoss 和BCEWithLogitsLoss 的输出logits和目标labels 必须是one hot形式 的形状相同。 CrossEntropyLoss 的目标labels的形状是 , 以下面为例，不能是one hot形式 ，输出logits是 , 。如果是多分类，labels ...
2020-10-17 15:37 0 3444 推荐指数：
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pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()
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nn.CrossEntropyLoss
nn.CrossEntropyLoss pytorch中交叉熵计算方式为： \[H(p,q) = -\sum p(i)logq(i) \] 其中，p为真实值矩阵，q为预测值矩阵 当P使用one-hot embedding时，只有在分类正确时 nn.CrossEntropyLoss ...
交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函数
参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
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pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
torch.nn.BCELoss用法
1. 定义 数学公式为 Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)] ，其中p、q分别为理论标签、实际预测值，w为权重。这里的log对应数学上的ln。 PyTorch对应函数为： torch.nn.BCELoss(weight=None ...